Zhiyuan esta vez fue más rápido que Musk

Elon Musk no logró hacer esto, Peng Zhihui y su robot inteligente han logrado hacerlo.

Hace poco, Tesla confirmó que su producto de robots humanoides Optimus Gen3 comenzará una pequeña producción de prueba este verano, y que recién en 2027 se espera que empiece la producción a gran escala. Aunque este ritmo ya ha pasado por varios aplazamientos, la visión de Musk sigue siendo un punto de referencia para toda la industria global.

Pero el giro llegó muy pronto y de manera inesperada: el cronograma de ramp-up que originalmente se planeaba por “año” se ha comprimido a unidades de “mes”.

El 30 de marzo, el robot inteligente anunció que el número de robots humanoides que salieron de su base de producción en masa superó las 10.000 unidades. Esto ocurrió a menos de tres meses de que celebraran por última vez el evento de salida de 5.000 unidades.

El “romper las 10.000” de Unitree significa que la inteligencia encarnada en el mercado nacional ha pasado del laboratorio al umbral de la comercialización a escala.

Para este jugador chino, que se fundó hace menos de tres años, superar a los gigantes de la industria en el tema de la producción en masa es, por sí mismo, una declaración.

Superar la barrera de la producción en masa

Si trazamos en una curva el desarrollo de los robots humanoides nacionales durante los últimos dos años, 2023—2024 es la “curva Demo”, y desde 2025 se entra en la “curva de realidad de ingeniería”.

La diferencia entre las dos curvas está en que, la primera, apoyándose en algoritmos, bancos de movimientos, composición de escenarios y renderizado, puede crear “efectos”; la segunda solo acepta un único estándar: funcionamiento continuo sin fallas.

“En los ojos de mucha gente, producir en masa para un humanoide parece ser solo una serie de procesos estandarizados como líneas de ensamblaje, moldes, inyección, montaje, etc. Pero en realidad, para esta categoría de productos de robots humanoides, la escalabilidad en sí misma es uno de los problemas tecnológicos más difíciles”.

El 30 de marzo, en una entrevista posterior a la reunión, Peng Zhihui, cofundador, presidente y CTO de Unitree Robotics, le señaló a Wall Street Laifang que la producción en masa de robots es mucho más difícil de lo que la gente imagina.

Hizo una comparación: en la electrónica de consumo, si hay una falla, lo peor es reiniciar; pero en los robots, si ocurre un error, “cualquier falla pequeña en la calidad se amplificará infinitamente durante el funcionamiento real, y podría causar lesiones a las personas, o consecuencias graves por daños al entorno”.

La dificultad se vio reflejada de forma muy contundente en la etapa de producción en masa de Unitree en 2024.

Wang Chuang, vicepresidente senior y presidente del departamento de negocios generales, recordó que ese año Unitree estaba en la fase de pasar de la dificil escalada del equipo desde el robot número 1 hasta el robot número 200, que fue el “momento más oscuro” de la empresa.

Después del lanzamiento del producto en agosto de ese año, Unitree presentó de golpe cinco tipos de robots, entre los cuales el más popular, el Yanzheng A2, tenía un precio unitario de más de 500.000 yuanes. Tras el evento, los pedidos volaron como copos de nieve, pero Unitree no pudo absorberlos en absoluto: el producto no podía producirse en masa, la tecnología no podía aterrizar, y el modelo de negocio no tenía forma de funcionar.

Wang Chuang dijo que en ese momento la línea de producción casi no tenía estandarización; a medida que se producían más máquinas, menos tiempo tenía el equipo para trabajar en tareas reales, porque gran parte del tiempo se consumía en reparaciones. Incluso los robots que salían de línea no eran iguales: los ingenieros tenían que ajustar parámetros uno por uno.

Fue una etapa amarga en la que la mano de obra llenaba el abismo hacia la industrialización. A finales de 2024, para resolver la enorme cantidad de problemas que traía la producción de la primera tanda, Unitree envió de manera escalonada a más de 150 personas de I+D a la línea frontal de la fábrica.

Cada salto de nivel resuelve problemas totalmente distintos en dimensiones diferentes. A continuación, de 200 a 1.000 unidades, el mayor cuello de botella se desplazó de la línea de producción a la cadena de suministro.

Peng Zhihui reveló a Wall Street Laifang que cuando Unitree decidió por primera vez hacer robots humanoides, investigó en el sector y, “descubrió que no había proveedores de componentes centrales que pudieran adaptarse a nosotros, entregar por lotes y ofrecer una fiabilidad madura”.

Los empleados de Unitree afirman que, en las primeras etapas, reunir proveedores y recibir un pedido de tal vez un par de cientos de unidades podría funcionar para salir del paso; pero cuando el tamaño del pedido alcanzaba miles, incluso decenas de miles, el sistema y los estándares de calidad existentes se desmoronaban instantáneamente, y el producto no resistía en absoluto el ajetreo de reprocesamiento en grandes lotes. Las articulaciones tradicionales, reductores, manos hábiles y baterías: ninguna empresa proveedora podía cumplir la estabilidad de entrega a nivel de miles, y mucho menos la consistencia.

Como no había un camino ya hecho, Unitree solo podía elegir abrir camino por sí misma. Peng Zhihui dijo: “Creceremos junto con la cadena de suministro, y los traeremos para hacer I+D conjunta”. Desde procesos y artes de materiales hasta útiles de trabajo, desde los bancos de prueba hasta los procesos de envejecimiento, todo se redefinió desde cero.

Unitree aplicó en articulaciones, manos hábiles y otros componentes centrales nuevas tecnologías desarrolladas conjuntamente con proveedores, para que los componentes fueran más ligeros, más precisos, con mayor vida útil y menor costo. También construyeron un “círculo de suministro de media hora”, exigiendo que los proveedores centrales debieran poder responder dentro de media hora.

Esta estrategia de cadena de suministro profundamente acoplada parece pesada a corto plazo, pero a largo plazo, precisamente se convierte en el foso de protección de Unitree.

El inicio del interés compuesto de la ingeniería

Si la capacidad de la cadena de suministro determina si Unitree puede fabricar 10.000 robots, entonces el interés compuesto de la rueda de los datos determina cuán grande es el valor que esos 10.000 robots pueden generar una vez construidos.

“Antes, la idea para hacer robots era primero fabricar un cuerpo, primero construir el cuerpo, tener un hardware, y luego desarrollar dentro algunos ‘cerebros’, modelos y algoritmos. Pero ahora, a medida que salen 10.000 robots, el cuerpo y el cerebro empiezan a evolucionar en sincronía”. Dijo Peng Zhihui.

Hoy en día, cada robot que sale de línea se implementa para recolectar datos de forma continua en líneas de fabricación de automóviles, talleres electrónicos 3C y espacios de servicios comerciales.

Estos datos reales, a su vez, entrenarán el modelo base de Unitree con una velocidad sin precedentes, haciendo que el modelo sea más generalizable y más práctico, impulsando así que el robot desbloquee más escenarios complejos.

“El robot se volverá más inteligente cuanto más se use”. Dijo Peng Zhihui: “Las 10.000 unidades son el nodo clave para que nuestra rueda gire completamente”.

De hecho, esta lógica coincide mucho con la trayectoria evolutiva de la industria de conducción inteligente. La razón por la que el FSD12 de SlA logró un salto cualitativo alrededor de 2025 es que millones de vehículos que circulan en la carretera aportan datos reales de conducción de manera continua. En este momento, Unitree está replicando un camino similar en el campo de los robots humanoides.

Según Wang Chuang, en el desarrollo temprano de cualquier tecnología disruptiva, la gente sentirá que avanzar es lento, con pasos difíciles y extremadamente pausados; pero cuando realmente cruce cierto “punto crítico”, como un tsunami, entonces todos exclamarán que su velocidad es demasiado rápida.

Como los vehículos eléctricos y la conducción inteligente en el pasado, los robots humanoides también se están acercando a ese umbral de explosión.

Según los datos de IDC, el volumen global de envíos de robots humanoides en 2025 se acerca a las 18.000 unidades, un aumento de aproximadamente 508% año con año. Entre ellos, las empresas chinas ocupan una posición dominante en el volumen global de envíos, por encima de sus pares en Estados Unidos.

En 2026, la industria entrará en la etapa de asalto a la producción en escala. JiFeng Consulting predice que los envíos globales superarán 50.000 unidades, con un aumento adicional de más del 700% interanual. Unitree completó la salida de 10.000 unidades en menos de tres meses desde el inicio del año. Según este ritmo, en el lanzamiento, Wang Chuang dio una predicción: “Las 100.000 podrían ser al final de 2027”.

Esta predicción se basa en dos supuestos: primero, el despliegue tecnológico de autonomía total, para que el robot se desenganche del control humano, comprenda el entorno, se cargue de manera autónoma y se adapte continuamente a tareas más complejas; segundo, la globalización. Wang Chuang dijo: “La demanda de la categoría de robots a nivel global es común. El envejecimiento, la baja natalidad, la falta de mano de obra y los puestos cada vez más difíciles de cubrir y con tareas aburridas y repetitivas son problemas que enfrenta todo el mundo”.

Desde el Yanzheng A1, que se lanzó en agosto de 2023, hasta las primeras 10.000 unidades del Yanzheng A3 que salieron de la línea de producción en marzo de 2026, Unitree completó un salto casi imposible en menos de tres años.

La historia de esta empresa, en esencia, es otra liberación concentrada de las capacidades del sistema manufacturero chino en una categoría completamente nueva. El mismo guion ya se ha repetido muchas veces, pero en cada ocasión sigue siendo impactante.

10.000 unidades no son el punto final. Pero a partir de ese día, los robots humanoides dejan de ser solo un concepto del futuro imaginado, y pasan a ser un producto del presente.

_ A continuación, es una transcripción de la conversación entre Wall Street Laifang (tecnología 24/7) y el cofundador y CTO de Unitree, Peng Zhihui, y el vicepresidente senior y presidente del departamento de negocios generales de Unitree, Wang Chuang: _

Tecnología 24/7: Detrás de la producción de 10.000 unidades, ¿qué despliegues clave ha hecho Unitree en la cadena de suministro, el control de costos y la capacidad de producción?

Peng Zhihui: También mencioné hace un momento qué tan difícil es llegar a las 10.000 unidades: el proceso del paso de 1.000 a 10.000 tomó más de un año y logró un salto de 10 veces en el orden de magnitud de la producción. Lo que hay detrás es una manifestación integral de capacidades en cinco dimensiones: eficiencia de fabricación, aterrizaje de escenarios, valor para el cliente, rueda de los datos y el crecimiento conjunto de la cadena de suministro. Se puede decir que Unitree es la primera empresa inteligente del mundo que realmente conecta todo el flujo desde prototipos de laboratorio hasta entregas industriales a gran escala. El mayor reto es la consistencia por lotes y el desafío del control de costos.

Los robots no son como los teléfonos. Si algo falla, en el caso del software, lo peor es reiniciar; si es hardware, tampoco suele haber daños. Pero una vez que un robot falla, si se cae cualquier eslabón, la calidad del producto en su conjunto puede colapsar, y también puede causar daños irreversibles al usuario y al entorno. El suministro estable de componentes centrales, la reducción de costos del sistema completo, así como la calidad, fiabilidad, estabilidad: todo son “huesos duros”.

Para resolver estos problemas, hay dos cosas que son especialmente importantes:

Primero, trabajar duro en la cadena de suministro. Crecer junto con la cadena de suministro y redefinir los estándares de una nueva industria. Creamos el primer sistema estandarizado de cadena de suministro para inteligencia encarnada del mundo. Incluso incorporamos socios centrales para desarrollar conjuntamente: por ejemplo, en componentes centrales como articulaciones y manos hábiles, adoptamos nuevos procesos. Estos procesos se desarrollaron conjuntamente con los proveedores para que los componentes sean más ligeros, más precisos, con mayor vida útil y menor costo, reflejando una ventaja de producto muy fuerte.

Segundo, reconstruir el modo de producción. Incluye que el sitio donde estamos ahora tiene una fábrica piloto para validar procesos; la fábrica de producción en masa garantiza estabilidad. La fábrica piloto valida de antemano varios procesos y flujos de ensamblaje. Además, mediante producción flexible como la impulsada por pedidos, no solo logramos que los componentes centrales sean autónomos y controlables, sino que también construimos un “círculo de suministro de media hora”, planteando demandas a los proveedores, exigiendo que puedan responder dentro de media hora.

10.000 unidades no son el punto final; es la prueba de que tenemos la capacidad de convertir la inteligencia encarnada de verdad en productividad futura, y que esta es una etapa clave indispensable impulsada por la determinación de la ingeniería.

Tecnología 24/7: ¿Ya llegó el momento del ChatGPT de la inteligencia encarnada?

Wang Chuang: La mayor diferencia es que los clientes a menudo informan que las líneas de producción cambian con frecuencia. Por ejemplo, la línea de apilado/descarga de celdas puede, con el tiempo, modificarse para otros modelos diferentes de celdas, incluso para materiales completamente distintos. Si se usan métodos de automatización tradicionales, con frecuencia es necesario desechar equipos que ya se hicieron bien, y desarrollar equipos nuevos; al menos se requiere que los ingenieros permanezcan en el sitio un mes más para desarrollar nuevos algoritmos.

El mayor significado de la inteligencia encarnada está en la generalización. Es como cuando ahora usamos GPT para preguntarle cualquier cosa: muchas respuestas son ambiguas; tú haces preguntas muy ambiguas, pero aun así puede entenderlo y generalizar. Queremos que la inteligencia encarnada también pueda generalizar en el mundo físico: comprender qué debe hacer. Esto probablemente requiere un entrenamiento previo a gran escala, y además un entrenamiento reforzado con datos recopilados en puestos de trabajo, para que la tasa de éxito final alcance la tasa que la línea de producción puede aceptar. Las líneas de producción suelen tener estándares de 999, 9999 y el ritmo debe compararse con el desempeño humano.

Ahora vemos que, en algunos escenarios de apilado/descarga, ya empieza a funcionar. Esperamos que en el futuro la rueda sobre ruedas se pueda hacer funcionar en más escenarios dentro de la fábrica, y que los robots bípedos también se puedan hacer funcionar gradualmente en escenarios como recepción, orientación y guía.

Tecnología 24/7: En fechas recientes, Unitree ha logrado avances recientes en algoritmos y tecnología de simulación, entre otros. Los robots que salieron de la primera tanda de 10.000, ¿vienen con estos resultados tecnológicos? Y cuando llegamos a una producción en masa de escala de 10.000, los datos reales y los comentarios de ingeniería, ¿cómo retroalimentan la iteración tecnológica y la adaptación del escenario en el mundo real?

Peng Zhihui: Para nosotros, el cierre de ciclo de datos / la rueda de datos tiene un valor y significado muy grandes. La primera tanda de producción en masa que salió corresponde al Yanzheng A3, un nuevo modelo lanzado recientemente. Todavía no ha llegado a la fase de envío en lotes, y muchas funciones de software aún no alcanzan esa etapa; siguen en optimización continua.

Muchas nuevas tecnologías, sin duda, primero se aplicarán y validarán en nuevos productos. Por ejemplo, en A3, en cuanto a ligereza del cuerpo, autonomía, relación empuje-peso y capacidades de interacción, hay mejoras significativas. El peso del sistema completo es de solo 55 kilogramos, más ligero que la mayoría de los humanos de este tamaño. La autonomía puede alcanzar más de 10 horas, y además incorpora varios tipos de nuevos sensores (como sensores táctiles).

Lo más central es el software de “cerebro grande y cerebro pequeño” y los modelos de algoritmos, que incorporan los modelos más recientes de control integrado de todo el cuerpo, incluyendo resultados de algoritmos de control en grupo, es decir, algoritmos que permiten controlar a un conjunto.

A día de hoy, además de modelos nuevos como Yanzheng, los productos previamente lanzados también ya se han aterrizado en escenarios reales. Por ejemplo, la serie “Jingling” ya se ha aterrizado en escenarios como fabricación industrial, logística y seguridad. Como el uso de nuestras líneas de producción de tablet en la empresa Longqi Technology: allí nuestro A2 trabaja 24 horas sin parar para hacer carga y descarga de pantallas.

G2 también opera en fábricas electrónicas como la de Junsheng, realizando un ensamblaje de alta dificultad de útiles y posicionamiento de tres vías a una velocidad de más de 12 segundos, superando a los humanos; la tasa de éxito es casi 100%. Esos escenarios, en esencia, requieren requisitos extremadamente altos de precisión y estabilidad del robot, y la automatización tradicional no puede resolverlo. Son precisamente estos escenarios los que mejor muestran el valor de la inteligencia encarnada: no se trata de reemplazar a los humanos, sino de dotar al robot con capacidades de generalización de entrenamiento una sola vez y despliegue muchas veces, y complementar los puestos de trabajo de los humanos.

La “rueda de datos” es también el mayor beneficio del proceso: trabajando continuamente en entornos reales, podemos recolectar suficientes datos, y los datos nos ayudarán a superar el límite superior de capacidad futura de la inteligencia encarnada. Los robots recién salidos de línea siguen una ruta de “evolución al salir de fábrica”. Con datos de simulación y datos de hardware real, ahora contamos con un ciclo cerrado de rueda de datos reales, lo que sienta una base muy buena para que el robot entre realmente en escenarios de valor a gran escala como productividad.

Tecnología 24/7: Ahora, ¿en qué áreas se distribuirán estos 10.000 robots, y qué ROI específicos de escenarios ya se han probado?

Wang Chuang: Actualmente tenemos 8 escenarios comerciales principales: usuarios de investigación científica, recolección de datos, presentaciones de entretenimiento y, más, escenarios en modo de desarrollo. En modo despliegue, hay explicaciones y recepción, así como escenarios de apilado/descarga en fábricas. En el futuro exploraremos más escenarios. Por ejemplo, una recepción verdaderamente en primera línea, con interacción y con tareas. También, dentro de la fábrica, después de que un puesto haga algunas cosas, poder cambiar rápidamente a otro puesto, como si trabajara un verdadero “humano”.

Tecnología 24/7: En este momento, la industria está en un estado de florecimiento diverso. Tanto en formas, algoritmos como aplicaciones de escenarios, si Unitree quiere convertirse en el unicornio dominante del final, ¿cuál es la barrera más importante? ¿Hay consenso en todo el sector de inteligencia encarnada?

Peng Zhihui: Siempre hemos hecho divulgación hacia el exterior. Nuestra barrera central es la estrategia de “un cuerpo y tres inteligencias” de extremo a extremo. Antes, cada vez que lanzamos un producto, también enfatizamos por qué queremos hacer una estrategia técnica amplia y completa de extremo a extremo, en lugar de especializarnos en solo una parte.

Porque apuntamos al punto final: el escenario de aplicación final. Para recorrer escenarios reales, con un solo punto tecnológico no se puede. Se necesita que el robot tenga una muy fuerte capacidad de interacción, que sea una buena interfaz de interacción hombre-máquina; también que realmente pueda trabajar. Además, su capacidad de movimiento debe ser lo suficientemente fuerte, diferente de los robots industriales tradicionales fijos.

Por eso se necesita inteligencia motriz, inteligencia de interacción e inteligencia de tareas. Y al mismo tiempo, el propio cuerpo debe ser lo bastante maduro, confiable, estable y de bajo costo. Es una ingeniería de sistema. Por qué insistimos en la ruta técnica de “un cuerpo y tres inteligencias” de extremo a extremo: integrar profundamente el cuerpo del robot, la inteligencia motriz, la inteligencia de interacción y la inteligencia de tareas.

También acumulamos mucho Knowhow en los cimientos de IA con modelos base y en aplicaciones para industrias verticales. Este Knowhow también es uno de nuestros “fosos de protección”. Acabamos de mencionar que creamos el ecosistema de cadena de suministro estandarizada más temprano del mundo: también es un foso de protección muy fuerte.

Tecnología 24/7: Actualmente, los robots están en la etapa de evolución de “parecer humano” a “ser como humano”. En el último año, ¿qué evoluciones ha tenido el “cerebro” de los robots? ¿Qué tan lejos estamos de la ideal entidad digital de “vida digital” en cuanto a equilibrio de carga en la mano hábil y control de fuerza del cuerpo completo?

Peng Zhihui: Esto es una visión de futuro.

Primero, la evolución del cerebro del robot es la corriente principal. ¿Por qué en estos años los robots humanoides se han vuelto tan populares? No es porque el cuerpo tenga alguna tecnología negra revolucionaria. Es porque el desarrollo de IA y de modelos base, desde la evolución del cerebro representada por ChatGPT en 2023, es la corriente principal. En el último año, los cambios han sido muy rápidos. Al principio, en la parte de cerebro se usaban más tecnologías como ACT y Policy para resolver problemas de generación de secuencias, pero en esencia seguía siendo más bien predicción de acciones.

Ahora, tanto en la academia como en la industria, la tendencia principal ha cambiado por completo hacia VLA, la tecnología VLA basada en modelos base. Esto no es solo cambiar la arquitectura del modelo; es que realmente empezamos a intentar continuar el supuesto maravilloso de Scaling law de los modelos de lenguaje de gran escala: aumentar el tamaño, apilar datos y apilar computación, para que emerja la inteligencia general del robot. Esto es un cambio de gran paradigma.

Al mismo tiempo, la tecnología también sigue evolucionando e iterando. Por ejemplo, en el futuro, los modelos del mundo también desempeñarán un papel muy importante: pueden permitir que el robot haga llamadas de predicción contrafactual como lo hace un humano. Cuando los humanos hacen algo, primero simulan en la mente las consecuencias del siguiente movimiento, y luego ajustan dinámicamente su estrategia. No es solo hacer lo que ves. Esa es la travesía fundamental de percepción a reacción, y de cognición a planificación. Por supuesto, todo eso requiere iteración continua y evolución de la tecnología.

También existen cuellos de botella en componentes centrales. Por ejemplo, la mano hábil: el hardware de la mano hábil todavía es un gran cuello de botella, especialmente si necesitamos una muy alta libertad, una alta carga y una fuerte capacidad de percepción. Por ejemplo, el tacto se está haciendo muy bien, pero al mismo tiempo hay que lograrlo con muy bajo costo. Estas cosas son muy contradictorias en términos de ingeniería. En la actualidad, la solución de hardware aún no ha convergido, y estamos probando diferentes rutas tecnológicas, nuevos diseños estructurales y selección de nuevos sensores, con el objetivo de encontrar un equilibrio más perfecto entre rendimiento y costo.

Acabamos de mencionar “un cuerpo y tres inteligencias”: los modelos base de algoritmos en cada dominio también necesitan iteración hasta cierto punto.

Por último, ¿qué tan lejos estamos de la entidad digital de vida ideal que imaginamos? Mi opinión es que será más rápida de lo que algunas personas imaginan, pero todavía se necesita tiempo, tanto para el cuerpo como para el alma. “Cuerpo”: ya hablamos del hardware, y todavía hay espacio para romper; el proceso de equilibrio dinámico entre ingeniería y costo también está en marcha. “Alma”: es el cerebro y el cerebro pequeño; y lo más importante, la inteligencia general, la comprensión del mundo, la toma de decisiones a largo plazo y la coordinación multimodal de múltiples significados semánticos aún están en una etapa relativamente temprana.

Pero precisamente porque este camino no es tan sencillo, y porque hay tantos huesos duros en medio que debemos masticar, es precisamente la razón por la que vale mucho la pena que dediquemos todos nuestros esfuerzos a invertir, a resistir y a romper.

Tecnología 24/7: ¿Existe burbuja en la industria de robots humanoides en China?

Wang Chuang: Cualquier desarrollo tecnológico, en sus primeras etapas, parece que todos avanzan relativamente lento. Pero cuando realmente llega, como un “tsunami”, la gente sentirá que es demasiado rápido. Piensa en los vehículos eléctricos: durante más de una década, el país los ha estado subvencionando y promoviendo la electrificación del automóvil. Sin embargo, la proporción de compra por parte de la gente común ha seguido siendo muy baja.

El cambio ocurre en los últimos dos o tres años. Parece que de repente se aceleró: los cargadores pueden haber sido incluso más numerosos que las gasolineras en algunas ciudades, y la penetración supera el 50%. La inteligencia del automóvil también: la investigación sobre conducción inteligente lleva décadas. Al principio, todos sentían que la experiencia de esa tecnología era demasiado mala y no querían usarla. El mayor cambio se dio en el último año: yo mismo probé diferentes sistemas de conducción inteligente de primera línea, y ahora ya puedo confiar mucho en usarlos. Es un punto de tiempo extremadamente revolucionario.

Los robots humanoides son lo mismo: su complejidad solo puede ser mayor. Por ejemplo, en el A3 de Yanzheng, ahora se utilizan muchos materiales nuevos y sensores nuevos; la potencia de cómputo del controlador también se ha incrementado de forma significativa. Un producto tan complejo acaba de salir de la primera tanda, y todavía hay muchísimos problemas por resolver dentro. Para nosotros, lo que esperamos es dar pasos firmes, hacer que cada cosa salga estable, y realmente hacer las cosas y el producto bien. Y también esperamos que en el proceso haya muchos socios, toda la cadena de suministro aguas arriba y aguas abajo, clientes, y que todos trabajen con nosotros para sacar adelante el producto.

Después de hacerlo bien, primero lo usaremos en escenarios donde sea factible. Al principio, la generalización del robot es relativamente limitada: no se puede decir que pueda hacer todas las tareas. Pero sí que se han hecho muy bien algunas categorías de tareas. Esto se debe a que su repetición de ejecución y su capacidad de funcionar 24 horas sin dormir es una ventaja natural frente a los humanos, y puede ayudarnos a hacer cosas aburridas y repetitivas.

Lo siguiente es simplemente esperar el proceso de aceleración. Ahora no sé si serán 5 años, 10 años o más, pero creo que algún día, cuando todos vean que muchos robots pueden realmente ayudarnos a hacer cosas a nuestro alrededor, sentirán que el proceso ocurre de forma muy tranquila y natural, y que puede cambiar profundamente la sociedad. Estoy profundamente, profundamente emocionado por ese momento. Voy a dedicar toda mi carrera profesional futura a ese proceso, trabajando junto con mis colegas para esforzarnos.

En cuanto a la comparación entre China e internacional, es evidente que a nivel internacional hay muchos que hacen innovación de 0 a 1 muy muy bien. China lo hace muy muy bien en el proceso de 0 a 100, especialmente en la capacidad de ingeniería, aplicaciones y en construir la “rueda” de iteración de robots. Se ha hecho muy bien.

En el último uno o dos años, tengo mucho sentimiento: en China, algunas tecnologías centrales han empezado gradualmente a tener avances desde 0 a 1. Por ejemplo, el tacto del robot y los algoritmos: en cuanto a los algoritmos que combinan percepción y control de robots, en China hay muchas cosas buenas que salen desde 0 a 1.

Creo que en el futuro, China aprenderá desde 0 a 1 muy rápido, y cada vez se acelerará, porque hay suficientes personas inteligentes. Pero para otros países aprender el proceso de 1 a 100 de China no es tan fácil: construir todo el sistema requiere enormes esfuerzos y una tasa de éxito relativamente baja. Creo que en la industria de inteligencia encarnada, China seguirá liderando globalmente.

Tecnología 24/7: ¿Cómo ve la competencia actual de carreras entre empresas de robots humanoides, una tras otra? ¿Cuál es el siguiente objetivo de Unitree?

Wang Chuang: No estamos haciendo una “competencia de producción en masa”. Las fábricas donde todos están trabajando ahora son fábricas piloto. Como Yanzheng A3 se produce en esta fábrica, más bien se usa para validar toda la línea de producción. En esta fábrica, la mayoría de las veces ni siquiera se usan equipos de automatización; se validan, se diseñan, y a menudo el equipo de I+D también viene para iterar el diseño del producto. Las verdaderas fábricas de producción en masa están en la fábrica de Fengxian y en otros lugares (fábricas). Si ahora quisiéramos hacer una competencia de producción en masa, la capacidad de producción sería mucho mayor que lo que tenemos ahora.

¿Por qué no lo hacemos? Porque damos más valor a cómo el robot se usa en escenarios reales y cómo satisface las necesidades sostenibles de los clientes. Por ejemplo, cuando un cliente compra un robot para validarlo en su línea de producción, primero se necesita hacer un POC para que las funciones corran, como que el ritmo llegue a 12 segundos o lo que sea. Solo cuando el cliente realmente queda satisfecho se empieza a desplegar gradualmente en otros puestos similares. Esta es una necesidad real guiada por el mercado.

Además, en robots bípedos: como Lingxi y Yanzheng Robotics, se usan en salas de exhibición para explicaciones. Ahora incluso hay un acumulado de dos o trescientas unidades trabajando en salas de exhibición diferentes. Cuando el cliente siente que la autonomía sin mantenimiento, la capacidad de interacción y la capacidad de recepción y la capacidad multilingüe realmente le ayudan, entonces es cuando está dispuesto a replicar y promoverlo a escala. Eso es lo que más esperamos. En ese momento se ajusta la capacidad de producción según las necesidades del cliente, y no pensamos en competir con nadie; porque producir para convertirlo en inventario no tiene sentido para nosotros.

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